XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemintracranial
人类单神经元活性受基底外侧杏仁核的颅内theta爆发刺激调节
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.11.622161 doi：Biorxiv Preprint
使用量化方法对颅内大脑活性的言语谱图估计
将颅内大脑活动直接综合到声学语音可能为语音受损的用户提供直观而自然的沟通手段。在先前的研究中，我们使用了对数MEL量表语音谱图（LogMels）作为从电型（ECOG）记录到可听见波形的解码中的中间表示。mel-scar的语音谱图具有悠久的传统。过去，由于连续的特征空间，我们依靠回归方法来发现从大脑活动到LogMel光谱系数的映射。但是，回归任务是无限的，因此在综合声音语音信号中，脑活动中的神经元爆发可能导致异常高幅度。为了减轻这些问题，我们提出了两种量化功率值的方法，以分别使用中位数和逻辑公式分别降低复杂性和限制间隔的数量，从而分别使用中值和逻辑公式来离散对数的光谱系数的特征空间。我们通过基于线性判别分析的简单分类来评估一个参与者的概念证明，并评估了一个参与者，并通过原始语音限制了由此产生的波形。重构频谱图实现了Pearson相关系数，平均值为r = 0。5±0。11中的5倍交叉验证。索引术语：语言交流，语音合成，电代理，BCI
用于颅内压力监测的材料、力学设计和生物可吸收多传感器平台
颅内、眼内和血管内的压力是评估各种疾病患者的重要参数，对于刚从受伤或手术中恢复的患者尤其重要。与传统设备相比，通过自然生物吸收过程消失的传感器在这方面具有优势，因为省去了与检索相关的成本和风险。本文介绍了一类生物可吸收压力传感器，该传感器的工作寿命长达数周，物理寿命短至数月，这些综合指标代表了其对最近报道的替代方案的改进。关键进展包括：1) 使用单晶硅膜和天然蜡材料混合物分别将设备封装在其顶面和周边区域；2) 使用机械结构在封装材料溶解和消失时实现稳定运行；3) 使用附加传感器来检测生物流体是否开始渗透到主动传感区域。涉及在长达 3 周的时间内监测大鼠模型颅内压的研究显示，其性能水平与不可吸收的临床标准相当。本文报告的许多概念可广泛适用于其他类别的生物可吸收技术。
脉动微血管脑血流波形随颅内顺应性和年龄的变化
然而，DCS 相对于 TCD 有几个优势，因为它对操作者的依赖性较低，并且不需要颞骨窗，而有些患者则没有颞骨窗。14 由于最近的 DCS 系统采样频率较高，因此可以提取类似于用 TCD 测量的 CBFV 波形的搏动 rCBF 波形。与 TCD 不同，DCS 在脑实质微血管水平测量 rCBF，与 TCD 测量的蛛网膜下腔内的大动脉相比，其具有不同的调节特性。最近的研究调查了使用 DCS 测量的搏动 rCBF 波形作为临床环境中 ICP 和 CrCP 的潜在生物标志物。5 – 7 , 10 , 11 然而，量化哪些因素影响 DCS 搏动波形的形态特征的研究有限。 15 人们认为，由于被坚硬的颅骨限制，测得的 rCBF 波形具有与周围脉动血流波形不同的特征。Monro-Kellie 学说认为，脑有三个部分：脑实质、脑脊液 (CSF) 和颅内血液。16 不同的部分可以充当缓冲区，如果其中一个部分的体积增加，另外两个部分就会减少，以在生理条件下控制 ICP。16 这意味着，在脑中，顺应性不仅反映血管扩张的程度，还由血管外顺应性介导。血管顺应性和这种血管外顺应性的综合作用称为颅内顺应性 (ICC)。13 多项研究表明，用 TCD 测得的大血管 CBFV 波形形状会随着 ICP 升高和 ICC 降低而改变。 13 , 17 , 18 因此，我们在此假设 ICC 还会导致用 DCS 测量的脉动 rCBF 波形发生形态变化。在这里，我们研究了 Chiari 畸形 (CM) 患者相对于健康对照者的脉动血流波形。CM 是一种解剖畸形，其特征是小脑扁桃体下降 (TD) 进入枕骨大孔。这会导致颅脊交界处 CSF 自由流动中断，从而可能改变 CSF 在 ICP 升高的情况下转移至椎管内的能力。19、20 CM 的经典且最可通过手术矫正的症状是枕下头痛，Valsalva 动作会加重该头痛。 21 多项研究表明，尽管 CM 患者的平均 ICP 值正常，但由于 ICC 减少，这些患者的脉动 ICP 波形和脉动 CSF 波形会发生显著变化。22 – 26
脑部死亡因怀疑Bothrops蛇咬后的儿童颅内出血而导致的脑死亡
由巴西最普遍的毒蛇产生的毒素通常会增加血管通透性和白细胞浸润。这与毒液成分的其他作用相结合，导致水肿，起泡，局部出血和疼痛，有时会发展为缺血，坏死和全身并发症。炎症反应和凝结疾病的触发（例如去纤维化和血小板减少症）可能会对脑毛细血管造成内皮损害，从而导致脑内出血1,2。毒液的组成受栖息地，性别，饮食或个性发育的影响。同一物种的年轻动物可能会产生更多的抗凝毒素，而成年人则主要表现出炎症和蛋白水解作用3,4。某些物种的毒液以更高的死亡率5而闻名。
用于分割和计算大脑体积和颅内体积的实用方法：指南和比较
准确的分割和计算总脑体积（BV）和颅内体积（ICV）（进一步 - 量化）可以提供神经科学的研究。由于这些体积测量值可用于预测诸如中风或肿瘤之类的太空病理学的临床结果，因此这些数据也对临床医生来说也是无价的。例如，在患有恶性中大脑动脉梗塞的患者中（一种空间占据的病理学），适应颅骨肿胀的能力具有预后的影响。随着时间的流逝，脑浮肿的增加会导致较高的死亡率（1）导致转移的疝气和脑干压缩。通常，幸存者严重残疾（2）。从理论上讲，大脑较小的患者比具有相同大小的梗塞和颅内空间但大脑较大的患者有更多的空间来适应水肿的质量效应（3）。因此，了解BV和ICV在与病理量相关的空间补偿储备的研究中很重要。
使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
＃4811 Zidesamtinib和其他ROS1抑制剂在颅内CD74-ROS1 G2032R临床前模型
截至2024年8月，FDA已批准Crizotinib，Entretectinib和Repotrectinib用于治疗ROS1 +转移性NSCLC患者。Zidesamtinib正在针对晚期ROS1 + NSCLC和其他实体瘤患者的1/2期试验中进行研究（ARROS1，NCT05118789）。与Zidesamtinib批准或研究疗法没有进行头对头临床研究。临床前实验没有能力确定测量的任何抑制剂之间测量值差异的统计显着性。TKI效力基于BA/F3 CD74-ROS1和CD74-ROS1 G2032R；有关在具有野生型ROS1融合的7个细胞系和具有ROS1 G2032R融合的6个细胞系的ROS1 TKI的更全面的表征，请参见参考1。❯财务披露
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。